在近日举办的2026中关村论坛年会“人工智能主题日·主题论坛”上，小米MiMo大模型负责人罗福莉亮相“OpenClaw与AI开源”圆桌讨论环节，分享了她对AI领域前沿动态的独到见解。作为备受瞩目的AI领域青年专家，罗福莉以轻松的黑白格子衫搭配牛仔裤造型现身，成为全场焦点之一。
谈及近期引发热议的OpenClaw框架，罗福莉给予高度评价。她指出，尽管专业开发者群体中Claude Code仍占主流，但OpenClaw在框架设计上展现出显著优势，甚至推动竞争对手进行功能迭代。通过实际使用体验，她总结出该框架两大核心价值：其开源特性不仅提升了开源模型的整体水平，更通过优化基座模型结构，同时保障了模型性能的下限与上限；其创新性设计则重新激发了业界对智能体（Agent）层开发的想象力。
针对大模型发展面临的推理成本瓶颈，罗福莉提出关键突破方向。她以OpenClaw的长上下文处理能力为例，强调当前行业亟需解决的核心问题是在百万级甚至千万级上下文场景下，实现推理成本的有效控制与处理速度的显著提升。"只有当模型能够高效处理超长上下文时，才能真正释放其自我迭代潜力，完成复杂度更高的任务。"她透露，小米团队正聚焦于优化学习算法、采集长期依赖文本数据、生成高质量轨迹数据等关键技术环节。
在分析中国AI团队的竞争优势时，罗福莉特别提到硬件限制下的创新突破。她以DeepSeek系列模型为例，指出在算力资源受限的情况下，国内团队通过细粒度MoE架构和MLA技术等模型结构创新，成功实现了性能跃升。这种技术路径的探索不仅增强了行业信心，更为Agent时代模型架构的演化指明了方向。她预测，随着大模型与Agent框架的深度融合，推理需求激增将引发算力、芯片、能源等领域的全新竞争格局。
当被要求用关键词概括未来一年发展趋势时，罗福莉选择"进化"一词。她解释道，当前大模型已突破单纯对话式交互的局限，Agent框架的引入正在激活预训练模型的真正潜力。通过持续运转的自进化机制，模型在确定性任务中已能实现数天的自主优化执行。"这种进化不是简单的效率提升，而是创造全新价值的能力。"她特别提到，某些前沿模型已展现出探索未知领域的潜力，这种范式转变可能对科学研究产生指数级加速效应。
论坛结束后，罗福莉被参会者团团围住。面对持续的采访请求，她以日程安排为由婉拒，但仍耐心回应了一位受其文章启发的志愿者。当听到对方表达感谢时，她以握拳手势回应并鼓励道："加油！"这个充满活力的场景，恰如其分地展现了这位青年AI专家的感染力与行业影响力。
